spss实验报告.docx

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spss实验报告

中国计量学院现代科技学院

实验报告

实验课程：

应用统计学实验名称：

SPSS软件操作

班级：

学号：

姓名：

实验日期：

2013.6.8

一、实验目的

1、熟悉SPSS软件基本操作（数据录入、操作等）

2、利用SPSS软件对数据进行描述性统计分析：

作频数分布表、条形图、饼形图等；

3、利用SPSS软件对数据进行简单的假设检验

4、利用SPSS软件对数据进行相关分析和检验

5、利用SPSS软件对数据进行回归分析和检验

二、实验环境

地点：

机房310

硬件环境：

微型计算机

软件环境：

SPSS16.0

三、实验步骤与内容

1、某投资者为了对沪深证券市场金融类上市公司有一个全面了解，对其34家金融类上市公司的行业细分、现价等指标整理成如下表格形式：

表2.12某日沪深金融类上市公司行业细分表

代码

名称

行业细分

现价

代码

名称

行业细分

现价

000001

000562

000563

000686

000728

000776

000783

002142

600000

600015

600016

600030

600036

600109

600369

600816

600837

深发展Ａ

宏源证券

陕国投Ａ

东北证券

国元证券

广发证券

长江证券

宁波银行

浦发银行

华夏银行

民生银行

中信证券

招商银行

国金证券

西南证券

安信信托

海通证券

银行

证券

信托

证券

证券

证券

证券

银行

银行

银行

银行

银行

证券

证券

证券

信托

证券

17.2

17.19

10.98

22.7

12.5

32

11.22

12.89

13.51

11.17

5.22

11.45

13.28

16.83

13.11

13.6

9.4

600999

601009

601099

601166

601169

601288

601318

601328

601398

601601

601628

601688

601788

601818

601939

601988

601998

招商证券

南京银行

太平洋

兴业银行

北京银行

农业银行

中国平安

交通银行

工商银行

中国太保

中国人寿

华泰证券

光大证券

光大银行

建设银行

中国银行

中信银行

证券

银行

保险

银行

银行

银行

保险

银行

银行

保险

保险

证券

证券

银行

银行

银行

银行

21.05

11.21

11.77

24.21

12.42

2.69

49.06

5.93

4.07

22.84

22.11

13.8

15.28

3.49

4.63

3.34

5.4

要求：

（1）绘制金融业行业细分频数分布表、条形图、饼形图。

（2）对金融类上市公司的股票价格进行描述性统计。

（3）不同行业细分的价格是否相等？

并进行检验。

解：

（1）行业细分频数分布表、条形图、饼形图：

频数分布表：

Statistics

行业细分

N

Valid

34

Missing

0

行业细分

Frequency

Percent

ValidPercent

CumulativePercent

Valid

保险

4

11.8

11.8

11.8

信托

2

5.9

5.9

17.6

银行

16

47.1

47.1

64.7

证券

12

35.3

35.3

100.0

Total

34

100.0

100.0

条形图：

饼形图：

（2）对金融类上市公司的股票价格进行描述性统计：

DescriptiveStatistics

N

Minimum

Maximum

Mean

Std.Deviation

现价

34

2.7

49.1

14.046

9.1855

ValidN（listwise）

34

分析：

从表中输出结果中可以看出：

变量“现价”的有效数据个数均为34个。

“现价”的最小值为2.7，最大值为49.1，平均现价为14.046，现价分布的标准差为9.1855。

（3）不同行业细分的价格是否相等？

并进行检验

“银行”和“证券”：

GroupStatistics

行业细分

N

Mean

Std.Deviation

Std.ErrorMean

现价

银行

16

9.302

6.0121

1.5030

证券

12

16.530

6.2150

1.7941

分析：

sig=0.751>0.05，所以接受零假设，两者的方差相等，看sig2的第一行的数据。

又因为sig=0.005<0.05,所以拒绝零假设，银行与证券价格存在差异。

“银行”和“信托”：

GroupStatistics

行业细分

N

Mean

Std.Deviation

Std.ErrorMean

现价

银行

16

9.302

6.0121

1.5030

信托

2

12.290

1.8526

1.3100

分析：

sig=0.131>0.05，所以接受零假设，两者的方差相等，看sig2的第一行的数据。

又因为sig=0.505>0.05,=，所以接受零假设，银行与信托价格没有差异。

“银行”和“保险”：

GroupStatistics

行业细分

N

Mean

Std.Deviation

Std.ErrorMean

现价

银行

16

9.302

6.0121

1.5030

保险

4

26.445

15.9016

7.9508

分析：

sig=0.026<0.05，所以拒绝零假设，两者的方差不相等，看sig2的第二行的数据。

又因为sig=0.118>0.05。

所以接受零假设，银行与保险价格存在差异。

“信托”和“证券”

GroupStatistics

行业细分

N

Mean

Std.Deviation

Std.ErrorMean

现价

信托

2

12.290

1.8526

1.3100

证券

12

16.530

6.2150

1.7941

分析：

先看sig0.299>0.05，所以接受零假设，两者的方差相等，看sig2的第一行的数据.又因为sig0.371>0.05,所以接受零假设，信托与证券价格没有差异。

“信托’和“保险”

GroupStatistics

行业细分

N

Mean

Std.Deviation

Std.ErrorMean

现价

信托

2

12.290

1.8526

1.3100

保险

4

26.445

15.9016

7.9508

分析：

sig=0.216>0.05，所以接受零假设，两者的方差相等，看sig2的第一行的数据。

又因为=sig0.302>0.05，所以接受零假设，保险与信托价格没有差异。

“证券”和“保险”：

GroupStatistics

行业细分

N

Mean

Std.Deviation

Std.ErrorMean

现价

证券

12

16.530

6.2150

1.7941

保险

4

26.445

15.9016

7.9508

分析：

sig=0.051>0.05，所以接受零假设，两者的方差相等，看sig2的第一行的数据。

又因为sig=0.083>0.05，所以接受零假设，保险与证券价格没有差异。

2．从本市全体儿童总体中随机抽取了一个容量为30的样本，测量了身高与体重，获得如下样本数据：

表8.930儿童身高与体重的样本数据

序号

身高（厘米）

体重（公斤）

序号

身高（厘米）

体重（公斤）

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

119.8

121.7

121.4

124.4

120.0

117.0

118.0

118.8

124.2

124.8

124.7

123.1

125.3

124.2

127.4

22.6

21.5

19.1

21.8

21.5

20.1

18.8

22.0

21.3

24.0

23.3

22.5

22.9

19.5

22.9

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

128.2

126.1

128.6

129.4

126.9

126.5

128.2

131.4

130.8

133.9

130.4

131.3

130.2

136.0

138.0

22.3

22.7

23.5

21.5

25.5

25.0

26.1

27.9

26.8

27.2

24.4

24.4

23.0

26.3

28.8

要求：

（1）计算两个变量的相关系数，并进行显著性检验。

（2）以身高为自变量、体重为因变量求出估计的回归方程。

（3）进行显著性检验和拟合优度评价。

解：

（1）计算两个变量的相关系数，并进行显著性检验。

Correlations

身高（厘米）

体重（公斤）

身高（厘米）

PearsonCorrelation

1

.803**

Sig.（2-tailed）

.000

N

30

30

体重（公斤）

PearsonCorrelation

.803**

1

Sig.（2-tailed）

.000

N

30

30

**.Correlationissignificantatthe0.01level（2-tailed）.

分析：

“身高”和“身高”的相关系数是1.000，“身高”和“体重”的相关系数是0.803

Sig.（2-tailed）：

相关系数0.803的显著性水平是0.000<0.05，表明两个变量的相关是显著的。

从输出情况来看，“身高”和“体重”呈正相关，其相关系数是0.803，两个变量的相关是显著的。

（2）以身高为自变量、体重为因变量求出估计的回归方程：

VariablesEntered/Removedb

Model

VariablesEntered

VariablesRemoved

Method

1

身高（厘米）a

.

Enter

a.Allrequestedvariablesentered.

b.DependentVariable:

体重（公斤）

ModelSummary

Model

R

RSquare

AdjustedRSquare

Std.ErroroftheEstimate

1

.803a

.645

.632

1.5505

a.Predictors:

（Constant）,身高（厘米）

ANOVAb

Model

SumofSquares

df

MeanSquare

F

Sig.

1

Regression

122.208

1

122.208

50.836

.000a

Residual

67.311

28

2.404

Total

189.519

29

a.Predictors:

（Constant）,身高（厘米）

b.DependentVariable:

体重（公斤）

Coefficientsa

Model

UnstandardizedCoefficients

StandardizedCoefficients

t

Sig.

B

Std.Error

Beta

1

（Constant）

-26.615

7.007

-3.798

.001

身高（厘米）

.395

.055

.803

7.130

.000

a.DependentVariable:

体重（公斤）

Coefficientsa中Sig.=0.001<0.05，所以回归方程是显著的，通过检验的回归方程是：

y=-26.615+0.395x

（3）进行显著性检验和拟合优度评价。

Square=0.645<0.8，即R²为0.645，受个案数的影响较大，调整以后的值为AdjustedRSquare=0.632，这个数更好地说明了模型的拟合优度。

ANOVAb中Sig.=0.000<0.05，显著性水平为0.000。

由于显著性已经达到0.001的水平，说明配合回归直线是有意义的，回归方程是显著的，方程在样本点以外也是成立的。

四、实验体会

这三周来，钱老师老师成功与耐心的讲解，使我们对于spss软件有了比较初步的了解。

通过spss软件学习，对金融业行业分析和儿童身高体重方面的分析都有所了解。

数据插入：

在SPSS中录入数据，首先是要插入变量，定义变量的属性，然后才是往里面插入数据；在SPSS中录入数据，除了直接往里面写数据外，还可以直接导入EXCEL还有TXT文档的信息。

数据处理：

数据处理，这里采用的方法主要是描述性分析中的描述分析。

频度统计：

Bar直条图，pie饼图，histogram直方图，其中前两种是用于描述非连续性的变量，直方图可以用来描述连续性的变量，而且可以产生正态曲线检验曲线。

而对于连续性数据的统计可以采用描述性数据方法中的frequencies、descriptive、explore三种方法，而前两者的功能类似。

SPSS有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。

" 

据我在网上搜索，SPSS的应用会得到扩大。

在心理学、社会学、犯罪学、生物学、物理学、化学、商业系，甚至是志愿者中心，都可以找到它的踪迹。

我们教师和学生都把它当作一种流行的万能工具来使用。

我觉得我们可以在全校范围内把SPSS作为数据分析工具进行推广，向学生提供日常工作需要的有价值的分析技术。

如果我们的学生能够掌握这种高级技术，他们毕业后就能够轻易地应付来信息社会和商业世界的挑战。

　　这三周的学习中，大家互相借鉴互相学习，真正地感觉到了团队的力量是无穷的，在这个班级中学习很高兴，也很感谢钱老师对我们指导！

实验成绩：

指导教师签名：